Sql server 具有日期范围记录的SSAS多维数据集

我必须根据日期范围记录构建一个多维数据集，但不确定最好的方法

想象一下，比如说一个立方体的汽车和保修期。每辆车都有开始日期和保修期结束日期。然后可能会延长保修期。。想象一下

CAR REG    TYPE      WARRANTY START    WARRANTY END
CAR A      PURCHASE    01/01/2016        31/01/2016
CAR A      EXTENDED    01/01/2017        30/06/2017
CAR A      EXTENDED    01/08/2017        30/01/2018  -- note, gap here
CAR B      PURCHASE    01/01/2016        31/01/2016
CAR B      EXTENDED    01/01/2017        30/06/2017
CAR B      EXTENDED    01/08/2017        30/01/2018  -- note, gap here

所以有多个项目，有多个日期范围。有一个主表（汽车），其中有汽车详细信息（颜色、型号等）

现在我想构建一个多维数据集，它可以在月份级别报告，保修/保修类型下的汽车，等等

所以计划1是构建一个视图，通过连接到一个日期表来分解上述内容，按月报告，并将其馈送到一个多维数据集中。但是，汽车的数量乘以所覆盖的月份会导致数亿行，这意味着有时服务器会耗尽TempDB空间，而当它运行时，多维数据集的构建需要数小时

是否有更好的方法—例如查看汽车详细信息，然后在保修表上查看另一个视图（如何让SSA处理日期范围内的月份）—SSA中的联接是否比SQL中的视图中的联接更有效

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谢谢大家。

您可以将开始列和结束列连接到时间维度。在报告上，您可以使用“：”运算符生成日期tange报告。

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您可以在此处找到更多详细信息：

您可以将开始列和结束列连接到时间维度。在报告上，您可以使用“：”运算符生成日期tange报告。

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您将在此处找到更多详细信息：

一种可以与Excel或Power BI等拖放式客户端工具配合使用的方法是多对多日期维度。由于A车和B车匹配，让我们假设有一辆C车的保修期为2015-07-30至2015-12-31

创建一个DIMQuartureDaterRangeKey，它表示保修有效期间的唯一日期组合。代理项密钥是担保的aterangekey。当然，构建此表的ETL有点昂贵，但考虑到数据的大小，我认为这是一项值得的投资，它将产生比m2m桥接表每辆车每活动一天一行更好的查询性能

应为每辆车分配一把保修钥匙。向事实表中添加“担保数据范围”列

CAR REG   WarrantyDateRangeKey
A         1
B         1
C         2

m2mWarrantyDateRange

WarrantyDateRangeKey   DateKey
1                      20160101
1                      20160102
1                      ...
1                      20170629
1                      20170630
1                      20170801
1                      20170802
1                      ...
1                      20180129
1                      20180130
2                      20150701
2                      20150702
2                      ...
2                      20151230
2                      20151231

这些表格的联系如下

FactTable->dimQuartureDaterRange DimDate

然后，在多维数据集中，DimWarrantyDaterRange应该是一个维度，m2mWarrantyDateRange应该是一个带有计数度量值的度量值组。DimDate应该是一个维度。然后，您应该使用m2mWarrantyDateRange作为中间度量值组，将DimDate与FactTable关联为多对多（m2m）维度

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现在，在Excel或Power BI中，您应该能够过滤到特定日期，它将过滤到当天具有有效保修的车辆。

一种使用拖放客户端工具（如Excel或Power BI）的方法是多对多日期维度。由于A车和B车匹配，让我们假设有一辆C车的保修期为2015-07-30至2015-12-31

创建一个DIMQuartureDaterRangeKey，它表示保修有效期间的唯一日期组合。代理项密钥是担保的aterangekey。当然，构建此表的ETL有点昂贵，但考虑到数据的大小，我认为这是一项值得的投资，它将产生比m2m桥接表每辆车每活动一天一行更好的查询性能

应为每辆车分配一把保修钥匙。向事实表中添加“担保数据范围”列

CAR REG   WarrantyDateRangeKey
A         1
B         1
C         2

m2mWarrantyDateRange

WarrantyDateRangeKey   DateKey
1                      20160101
1                      20160102
1                      ...
1                      20170629
1                      20170630
1                      20170801
1                      20170802
1                      ...
1                      20180129
1                      20180130
2                      20150701
2                      20150702
2                      ...
2                      20151230
2                      20151231

这些表格的联系如下

FactTable->dimQuartureDaterRange DimDate

然后，在多维数据集中，DimWarrantyDaterRange应该是一个维度，m2mWarrantyDateRange应该是一个带有计数度量值的度量值组。DimDate应该是一个维度。然后，您应该使用m2mWarrantyDateRange作为中间度量值组，将DimDate与FactTable关联为多对多（m2m）维度

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现在，在Excel或Power BI中，您应该能够过滤到特定日期，它将过滤到当天有有效保修的车辆。

您打算使用自定义MDX查询或Excel等拖放工具来使用此多维数据集吗？通过Excel、Power BI等，而不是MDX，数据有多大？大约有多少辆车？这可能会影响我的答案。就数据而言，它的规模很大——汽车大约75万辆，大约6年，12个月——因此75万行x 6y x 12m=5.4亿种可能的组合。这是由750k的汽车数据驱动的，有一个约190万行的保修表来计算保修期您打算使用自定义MDX查询或Excel之类的拖放工具来使用此多维数据集吗？通过Excel、Power BI等，而不是MDX数据有多大？大约有多少辆车？这可能会影响我的答案。就数据而言，它的规模很大——汽车大约75万辆，大约6年，12个月——因此75万行x 6y x 12m=5.4亿种可能的组合。这是从750K的汽车数据，保修表约190万行，以制定保修期，如果你必须考虑默认值（DimWarrantyDateRange是0，‘1753-01-01’，‘99 99—12’31’），这个设置仍然有意义吗？在这种情况下，限制因素是DimDate的最小值和最大值，但它仍然是大量记录。对于这种情况，你还会使用这种解决方案吗？@spikej我假设你的日期维度中没有8000年。你们公司成立多久了？我会在你的约会维度的开始和结束处设置m2m的上限。幸运的是，“所有的时间”只是所有汽车可以使用的一组行。如果你必须考虑默认值（DimWarrantyDateRange为0，1753-01-01’，‘99 99—12’31’），这个设置是否仍然有意义？在这种情况下，限制因素是th